标签:并行处理 google hibernate load 其他 并行 级别 ini 使用
来源:http://chaoqun.17348.com/2008/08/memcached_work_with_mysql
这次是Fotolog的经验,传说中比Flickr更大的网站,Fotolog在21台服务器上部署了51个memcached实例,总计有254G缓存空间可用,缓存了多达175G的内容,这个数量比很多网站的数据库都要大的多,原文是A Bunch of Great Strategies for Using Memcached and MySQL Better Together,我这里还是选择性的翻译以及按照我的理解补充,感谢Todd Hoff,总能给我们一些学习的案例,从这里也能看出国外技术的开放态度,不似我们,其实就那么点小九九还藏着掖着,好了,进入正题。
一、关于memcached
还不知道这个?那你去面试的时候要吃亏了,赶紧去官方网站看一下http://www.danga.com/memcached/,另外google一下用法,硬盘总是太慢,把数据存在内存里面吧,如果你只有一台服务器,推荐用一下APC(Facebook在用)或者eaccelerator或者Xcache(国人开发的),这些产品单机效果更好,如果你需要分布式的缓存方案,那么用memcached吧。
二、memcached如何与mysql并肩作战?
三、为什么不用mysql的query cache?
我们都知道mysql有个query cache,可以缓存上次查询的结果,可实际上帮不上太多的忙,下面是mysql quety cache的不足:
四、Fotolog的缓存技术
1.复杂的数据需要多次读取,你的数据库做了分片处理,从多个数据库中获取数据并组合起来是一个非常大的开销,你大可以把这些数据取出来之后存到memcached中
2.mysql query cache的一个好的替代方案,这样数据库其他部门改变了,只要自己没改变就没问题(注意数据库更新的问题,后面会提到)
3.把关系或者列表缓存起来,比如某个栏目下的多篇文章列表
4.被多个页面调用并且获取起来很慢的数据,或者是更新很慢的数据,比如文章浏览排行榜
5.如果cache的开销超过重新获取的开销,那么不要缓存它吧
6.标签云和自动建议(类似google sugest)
例如:当一个用户上传一个图片,这个用户的好友页面上都要列出这张图片来,那么把它缓存起来吧。
潜在问题:
memcached消耗的主要是服务器内存,对CPU消耗很小,所以Fotolog把memcached部署在他们的应用服务器上(貌似我们也是这样),他们遇到了CPU搞到90%的使用率(怎么会那么高?哪出问题了吧)、内存回收(这是个大问题)等等问题。
1.“昂贵”的操作,开销大的操作
2.sessions会话,Flickr把session存在数据库中,个人感觉还是存memcached比较“便宜”些,如果memecached服务器down掉了,那么重新登录吧。
3.记录用户在线信息(我们也是这样做的)
1.读取伸展,所有的读取都从memcached中获得,数据库没有负载
2.”永不过期“(相对的)的数据,比如行政规划数据,变动很小吧
3.经常调用的内容
4.用户的认证信息
5.用户的概要信息
6.用户的参数设置
7.用户当前常用的媒体文件列表,比如用户的图片
8.用户登录,不走数据库,只走memcached(个人觉得这个不太好,登录信息还是需要持久化的,用类似BDB这样效果也不错)
使用方式:
1.多个专门的缓存池而不是一个大的缓存服务器,多个缓存池保障了高可用性,一个缓存实例挂掉了走其他的缓存实例,所有的缓存实例挂掉了,走数据库(估计数据库抗不住^_^)
2.所有的缓存池都用程序来维护,比如数据库有更新时,程序自动把更新后的内容同步到多个缓存实例中
3.服务器重启之后,缓存要比网站先启动,这就意味着当网站已经启动了,所有的缓存都可用
4.读取的请求可以负载均衡到多个缓存实例中去,高性能,高可靠性
潜在的问题:
1.你需要足够多的内存来存储那么多的数据
2.数据以行记录数据,而memcached以对象来存储数据,你的逻辑要把行列的数据转换成缓存对象
3.要维护多个缓存实例非常麻烦,Fotolog用Java/Hibernate,他们自己写了个客户端来轮询
4.管理多个缓存实例会增加应用程序的许多开销,但这些开销相对于多个缓存得到的好处来说算不了什么
1.预填充缓存:让memcached尽可能的少调用mysql如果内容不展现的话。
2.“预热”缓存:当你需要跨数据中心复制的时候
使用步骤:
1.解析数据库更新的二进制日志,发现数据库更新时对memcached也进行同样的更新
2.执行用户自定义函数,设置触发器调用UDF更新,具体参考http://tangent.org/586/Memcached_Functions_for_MySQL.html
3.使用BLACKHOLE策 略,传说中Facebook也用mysql的Blackhole存储引擎来填充缓存,写到Blackhole的数据复制到缓存中,Facebook用这来 设置数据作废以及跨国界的复制,好处是数据库的复制不走mysql,这就意味着没有二进制日志以及对CPU使用不那么多(啊?难道通过memcached 存储二进制日志,然后复制到不同的数据库?有经验的同志在这个话题上可以补充。)
2.自动获得缓存池地址以及实例个数
3.同时对多个缓存实例更新
4.如果某个缓存实例down掉了,跳到下一个实例,直到更新成功
整个过程非常高效以及低开销
3.memcached可以通过TCP/UDP访问,持续连接可以减轻负载,系统设计成可同时承受1000个连接
4.不同的应用服务,不同的缓存服务器群
5.检查一下你的数据大小是否匹配你分配的缓存,更多请参考http://download.tangent.org/talks/Memcached%20Study.pdf
6.不要考虑数据行缓存,缓存复杂的对象
7.不要在你的数据库服务器上跑memcached,两个都是吃内存的怪兽
8.不要被TCP延迟困扰,本地的TCP/IP对内存复制是做了优化的
9.尽可能的并行处理数据
10.并不是所有的memcached的客户端都是一样的,仔细研究你用的语言所对应的(好像php和memcached配合的不错)
11.尽可能的是数据过期而不是使数据无效,memcached可以设定过期时间
12.选择一个好的缓存标识key,比如更新的时候加上版本号
13.把版本号存储在memcached中
作者最后的感言我就不翻译了,貌似mysql proxy正在做一个项目,自动同步mysql以及memcached,更多参考
http://www.cnblogs.com/cy163/archive/2009/08/12/1544127.html
标签:并行处理 google hibernate load 其他 并行 级别 ini 使用
原文地址:http://www.cnblogs.com/tianciliangen/p/7807758.html